본 논문은 특허 데이터에서 제품 아이디어를 자동으로 생성하는 Agent Ideate 프레임워크를 제시합니다. 대규모 언어 모델(LLM)과 자율 에이전트를 활용하여 특허 정보를 분석하고 새로운 제품 개념을 생성하는 방식입니다. 컴퓨터 과학, 자연어 처리, 재료 화학 세 가지 분야에서 실험을 진행한 결과, 에이전트 기반 접근 방식이 독립적인 LLM보다 아이디어의 질, 관련성, 참신성 측면에서 우수한 성능을 보였습니다. 이를 통해 LLM과 에이전트 기반 워크플로우의 결합이 특허 데이터로부터 사업 아이디어를 창출하여 혁신 과정을 크게 향상시킬 수 있음을 시사합니다.
